本书对现代统计推断的基本概念进行了严谨而全面的阐述，对基本概念进行了清晰的阐述。具体内容包括：二项假设检验、多元假设检验、复合假设检验、信号检测、凸统计距离、假设检验的性能界限、假设检验的大偏差和误差指数、随机过程检测、贝叶斯参数估计、zui大似然估计、信号估计等。本书的一个显著特点是大量精心构造的例子，有助于读者理解

本书由8个章节组成，旨在介绍概率论与数理统计的基本概念、基本理论和方法，前5章为概率论部分，主要叙述各种概率分布及其性质；后3章为数理统计部分，主要叙述各种参数估计与假设检验。本书内容包括随机事件与概率、离散型随机变量及其分布、连续型随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、参数

本书属于“大学数学经典教材精选系列”。全书依概率论、数理统计的顺序分六章编写，前三章为概率论部分，后三章为数理统计部分。在介绍每一章、每一节的知识点之前引入问题，通过问题的解决，使学员对相应的知识有直观的认识和了解，最后再归纳出相应的概念、定义、性质和定理。本书力求做到深入浅出、通俗易懂，方便理工科学生自学，提高学生的

本书介绍数理统计学的相关知识，将理论、计算和实际问题紧密结合，并引入稳健统计、贝叶斯统计等相关内容。本书注重数据分析，结合了常用的统计软件“R语言”来分析实际问题，进而对统计理论和方法进行了讲解。与此同时，还将统计学与一些社会现象、政府措施、哲学思想等案例相联系，并提供了精心分析。本书脱胎于上海财经大学本科统计学实验班

本书稿用图表法进行的Ｅ-Ｇ筛选，使人们可以对前面得到的给出偶数的Ｇ-素数对成员的数目的上下限值的公式的由来有更深刻的理解。清楚地知道数轴上那一范围内的自然数的行为是可以确切知道，那一范围内的自然数的行为是不能确切知道，这些不能确切知道的自然数的数目，正是公式所给出的上下限值的范围，以期对在校师生进行科研和学习提供参考和

本书从高等教育的实际出发，在教材体系和章节的安排上，严格遵循循序渐进、深入浅出的教学规律，难易适度；注重案例的引入，通过案例教学对课程重点和难点进行深化分析和训练，加强学生对知识点的理解和记忆，从而提高学生分析问题、解决问题的能力；内容叙述的组织方式易于学生接受，重视对数学概念的分析；加强知识发生过程的探索，对得到的重

本书分为基础篇和提高篇两篇，内容包括：随机事件和概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律和中心极限定理、数理统计的基本概念、随机事件和概率、多维随机变量及其分布等。

本书是编者根据多年的教学实践，按照新形势下高等教育改革的精神，结合财经类高校本科专业概率论与数理统计的教学大纲和考试大纲编写而成。内容包括：随机事件与概率、随机变量及其分布、多维随机变量及其分布、随机变量的数字特征、大数定律与中心极限定理、数理统计的基本概念、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等章节的练习题和自测题

本书全面介绍贝叶斯推理与机器学习，涉及基本概念、理论推导和直观解释，涵盖各种实用的机器学习算法，包括朴素贝叶斯、高斯模型、马尔可夫模型、线性动态系统等。在介绍方法的同时，强调概率层面的理论支持，可帮助读者加强对机器学习本质的认识，其适合想要学习机器学习中的概率方法的读者。首先介绍概率论和图的基础概念，然后以图模型为切入

本书采用了不相关的、来自信息论的研究，角度新颖地提出了一种证明中心极限的新方法，并对此进行了全面描述：书中先是读者呈现了熵和费雪信息概念的基本导论，随后以一系列与它们行为有关的标准测试作为验证。在作者的独特构思与实证下，信息论与中心极限定理两个看似不相干的领域被巧妙地联结起来，实现了跨学科的科研合作。此外，书里还汇编了